问题是，我不能让我的计算机在ubuntu系统上运行我的tensorflow-gpu。因为无法在ubuntu上安装NVIDIA驱动程序。所以我在Windows10上运行tensorflow-gpu，但它不支持tensorflow-serving。 我知道Docker可以帮助我做到这一点，我真的安装了它，但只是tensorflow-cpu。如果我只运行tensorflow-cpu版本，这将是非常缓慢的。 在这种情况下，我想到我安装了两个tensorflow，一个是GPU版本，在系统上，另一个是Docker.GPU版本上的CPU版本用于训练并保存模型，然后CPU版本加载保存的模型。 我想知道的是这种方式是否有效，节省时间？或者简单地说，它是否比在Docker上运行tensorflow-cpu版本花费更少的时间？